Impact of amniotic fluid “sludge” on the risk of preterm delivery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the impact of amniotic fluid "sludge" (AFS) on the risk of preterm delivery and to describe the effect of antibiotic treatment in that situation. METHODS: Case-control study including singleton pregnancies with or without AFS, between 15-32 weeks of gestation. Factors associated with preterm delivery before 32 weeks, 34 weeks and 37 weeks were evaluated with univariate and multivariate logistic regression. Since all women with AFS in this study were treated with antibiotics, a historical comparison was performed with similar patients with AFS found before 2007 and not treated with antibiotics. RESULTS: AFS was observed in 90/1220 patients (7.4%). AFS was associated with shorter cervical length, greater body mass index, cervical cerclage and preterm birth before 28 weeks. However, after adjustment, AFS did not remain associated with preterm delivery before 32 or 34 weeks. The historical comparison suggested that azithromycin could significantly reduce the risk of preterm delivery before 34 weeks (odds ratio: 0.2; 95% CI: 0.04-0.92). CONCLUSIONS: AFS, treated with azithromycin, was associated with a higher risk of prematurity, but not independently after adjustment for cervical length and second trimester vaginal bleeding. Further studies need to evaluate the effect of antibiotics in pregnancies with AFS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».